서비스 거부 공격

대역폭 소진 공격은 서비스 거부 공격의 주요 유형 중 하나로, 표적이 되는 네트워크나 서버의 모든 사용 가능한 대역폭을 악의적인 트래픽으로 포화시켜 정상적인 트래픽의 흐름을 방해하는 것을 목표로 한다. 이 공격은 주로 네트워크 계층(OSI 3계층)이나 전송 계층(OSI 4계층)에서 발생하며, 목표 시스템의 업링크 또는 다운링크 채널을 마비시킨다.

공격자는 분산 서비스 거부 공격 방식을 통해 다수의 좀비 컴퓨터(봇넷)를 동원해 초당 수 기가비트에 이르는 엄청난 양의 데이터 패킷을 표적에 집중적으로 전송한다. 일반적으로 사용되는 기법으로는 UDP 플러딩과 ICMP 플러딩이 있다. 이들은 연결 설정을 필요로 하지 않는 프로토콜의 특성을 악용하여, 대상 서버가 처리할 수 있는 용량을 훨씬 초과하는 패킷을 지속적으로 보낸다.

이 공격의 효과는 표적의 네트워크 인프라 용량에 크게 의존한다. 공격 트래픽의 규모가 방어측의 총 대역폭을 초과하면, 라우터나 스위치 같은 네트워크 장비가 포화 상태에 이르러 모든 종류의 합법적 연결 요청을 처리하지 못하게 된다. 결과적으로 정상 사용자는 서비스에 접근할 수 없는 상태가 된다.

이러한 공격을 완화하기 위해서는 네트워크 수준 방어 전략이 필수적이다. 대역폭 소진 공격은 근원지에서의 트래픽 필터링이나 클라우드 기반 보호 서비스를 통해 공격 트래픽을 흡수 및 분산시키는 방식으로 대응하는 것이 일반적이다.

자원 소진 공격은 서비스 거부 공격의 주요 유형 중 하나로, 표적 시스템의 CPU, 메모리, 디스크 공간, 연결 테이블과 같은 한정된 시스템 자원을 고갈시켜 정상적인 서비스를 불가능하게 만드는 공격 방식이다. 대역폭 소진 공격이 네트워크 경로를 포화시키는 것과 달리, 이 공격은 서버나 애플리케이션 자체의 내부 자원을 목표로 한다.

대표적인 공격 기법으로는 SYN 플러딩이 있다. 이는 TCP 연결 설정 과정의 취약점을 이용한다. 공격자는 다수의 SYN 패킷을 보내지만, 정상적인 3방향 핸드셰이크의 마지막 단계인 ACK 패킷을 보내지 않는다. 이로 인해 서버는 반쯤 열린 연결을 위한 자원을 계속 할당하게 되고, 결국 연결 테이블이 가득 차 새로운 정상 연결을 수용하지 못하게 된다. 비슷한 원리로, 애플리케이션의 특정 기능(예: 복잡한 데이터베이스 쿼리, 대용량 파일 업로드, 암호화 연산 요청)을 반복적으로 호출하여 CPU나 메모리 사용률을 급증시키는 방식도 있다.

자원 소진 공격의 효과는 표적 시스템의 아키텍처와 자원 한계에 크게 의존한다. 공격자는 상대적으로 적은 트래픽으로도 특정 취약점을 공략해 큰 피해를 줄 수 있다는 점에서 효율적이다. 방어를 위해서는 시스템별 자원 사용량을 지속적으로 모니터링하고, 연결 수나 요청 빈도에 대한 임계값을 설정해 초과 시 연결을 차단하는 정책이 필요하다. 또한, TCP SYN 쿠키와 같은 운영체제 수준의 보호 메커니즘을 활성화하는 것이 효과적이다.

애플리케이션 계층 공격은 OSI 모델의 7계층, 즉 애플리케이션 계층을 표적으로 하는 서비스 거부 공격이다. 이 공격은 웹 서버, DNS 서버, 메일 서버 등 특정 애플리케이션의 취약점이나 정상적인 프로토콜 동작을 악용하여 상대적으로 적은 양의 트래픽으로도 서비스를 마비시킨다. HTTP/HTTPS 요청을 이용한 공격이 가장 일반적이기 때문에 '레이어 7 공격' 또는 'HTTP 플러딩'으로도 불린다.

이 공격의 핵심은 서버의 중요한 자원, 예를 들어 데이터베이스 연결, 메모리, CPU 등을 소진시키는 데 있다. 공격자는 정상적으로 보이는 HTTP GET 또는 POST 요청을 지속적으로 전송하여 서버가 이를 처리하도록 유도한다. 각 요청 처리는 서버에게 부하를 주며, 특히 동적 페이지 생성이나 복잡한 데이터베이스 쿼리를 유발하는 요청은 더 큰 영향을 미친다. 결과적으로 합법적인 사용자의 요청은 처리할 자원이 부족해져 서비스가 거부된다.

주요 공격 기법으로는 느린 공격이 포함된다. 대표적인 예로 슬로로리스는 HTTP 헤더를 매우 느리게 전송하거나 연결을 장시간 유지하여 웹 서버의 동시 연결 제한을 고갈시킨다. 또한, 특정 취약한 웹 페이지나 API 엔드포인트를 집중적으로 공격하는 방식도 사용된다. 이러한 공격은 일반적인 네트워크 수준의 방어 장비로는 탐지하기 어려운 경우가 많다.

애플리케이션 계층 공격을 방어하기 위해서는 웹 애플리케이션 방화벽 도입, 정상 사용자와 봇 트래픽을 구분하는 행위 분석, API 호출 빈도 제한 등의 애플리케이션 수준의 대응이 필수적이다.

분산 서비스 거부 공격(DDoS)은 단일 출발지가 아닌, 봇넷에 감염된 수많은 컴퓨터나 IoT 장치와 같은 분산된 공격 지점에서 동시에 서비스 거부 공격을 수행하는 형태이다. 이는 공격 트래픽의 근원지가 다양하기 때문에 탐지와 차단이 훨씬 더 어렵고, 공격 규모도 훨씬 크다는 특징이 있다. 공격자는 주로 C&C 서버를 통해 봇넷을 원격으로 제어하여 대규모 공격을 동시에 개시한다.

분산 서비스 거부 공격은 공격의 규모와 복잡성에 따라 여러 유형으로 나뉜다. 대표적으로 대역폭 소진 공격과 자원 소진 공격, 애플리케이션 계층 공격이 결합된 형태로 이루어진다. 예를 들어, 수만 대의 좀비 PC로부터 대상 서버로 UDP 플러딩이나 HTTP 플러딩을 동시에 발생시켜 네트워크 대역폭과 서버 자원을 모두 고갈시키는 방식이다.

이러한 공격을 방어하기 위해서는 일반적으로 클라우드 기반 보호 서비스를 활용하거나, ISP 수준에서 공격 트래픽을 걸러내는 방법이 사용된다. 또한, 로드 밸런서와 침입 방지 시스템을 연동하여 정상 트래픽과 공격 트래픽을 구분하는 정책을 수립한다.

SYN 플러딩은 TCP 연결 설정 과정의 취약점을 악용한 자원 소진 공격의 대표적인 형태이다. 이 공격은 3방향 핸드셰이크의 첫 단계인 SYN 패킷을 대상 서버에 대량으로 전송하여, 서버의 연결 대기 큐를 가득 채우는 방식으로 작동한다.

공격 과정은 다음과 같다. 공격자는 스푸핑된 출발지 IP 주소를 사용해 대상 서버에 SYN 패킷을 지속적으로 보낸다. 서버는 각 요청에 대해 SYN-ACK 패킷으로 응답하고, 연결을 완료하기 위한 ACK 패킷을 기다리는 '반개방(half-open)' 상태의 연결을 생성한다. 그러나 공격자는 의도적으로 최종 ACK 패킷을 보내지 않거나, 스푸핑된 주소로 보낸 SYN-ACK가 응답할 수 없는 주소라서 ACK를 받을 수 없다. 이로 인해 서버의 연결 대기 큐가 가득 차 정상적인 사용자의 새로운 연결 요청을 처리하지 못하게 된다.

이 공격의 주요 특징은 비교적 적은 양의 패킷으로도 서버의 중요한 시스템 자원(메모리와 연결 테이블)을 고갈시킬 수 있다는 점이다. 공격이 성공하면 웹 서비스, 이메일, 파일 공유 등 해당 포트를 사용하는 모든 네트워크 서비스에 장애가 발생한다.

이에 대한 주요 대응 기술로는 SYN 쿠키가 있다. SYN 쿠키는 서버가 초기 SYN 요청에 대한 상태 정보를 클라이언트에게 암호화된 형태로 되돌려 보내고, 연결 테이블에 상태를 저장하지 않는 방식이다. 정상 클라이언트만이 이 쿠키를 포함한 ACK 패킷을 되돌려 보낼 수 있으므로, 서버는 그제야 연결을 확립하고 자원을 할당한다. 이는 서버 측의 자원 소모를 방지하는 효과적인 완화 기법이다.

UDP 플러딩은 서비스 거부 공격의 한 유형으로, 대상 서버의 특정 포트로 다량의 UDP 패킷을 전송하여 네트워크 대역폭이나 시스템 자원을 고갈시키는 기법이다. TCP와 달리 연결 설정 과정이 없는 UDP의 특성을 악용한다. 공격자는 출발지 IP를 위조한 UDP 패킷을 대상 서버에 집중적으로 보내며, 서버는 해당 패킷에 대한 응답을 생성하거나 존재하지 않는 애플리케이션 포트로의 패킷에 대해 '목적지 불가능' ICMP 메시지를 생성하게 된다. 이 과정에서 네트워크 대역폭이 포화되고 시스템 자원이 소모되어 정상적인 서비스가 방해받는다.

주로 표적이 되는 서비스는 DNS, NTP, SNMP, CharGEN 등 UDP 기반의 프로토콜이다. 특히 DNS 증폭 공격이나 NTP 증폭 공격과 같이, 작은 요청에 대해 큰 응답을 유발하는 프로토콜을 중간에 이용하면 공격 트래픽이 증폭되어 더 큰 피해를 입힐 수 있다.

이 공격을 완화하기 위한 일반적인 방법은 불필요한 UDP 서비스를 비활성화하거나, 네트워크 경계에서 출발지 IP가 위조된 패킷을 차단하는 Ingress Filtering을 적용하는 것이다. 또한, 클라우플레어나 아카마이와 같은 클라우드 기반 보호 서비스는 이러한 대규모 UDP 트래픽을 흡수하고 필터링하는 인프라를 제공한다.

HTTP 플러딩은 애플리케이션 계층 공격의 대표적인 형태로, HTTP 프로토콜을 악용하여 웹 서버나 애플리케이션의 자원을 고갈시키는 공격 기법이다. TCP 3방향 핸드셰이크를 완료한 정상적인 연결을 기반으로 하기 때문에, SYN 플러딩과 같은 네트워크 계층 공격보다 탐지가 더 어려운 경우가 많다. 공격자는 다수의 HTTP 요청을 지속적으로 전송하여 서버의 처리 능력을 한계까지 끌어올려, 합법적인 사용자들의 서비스 이용을 방해한다.

주요 공격 방식으로는 HTTP GET 플러딩과 HTTP POST 플러딩이 있다. HTTP GET 플러딩은 서버로부터 대용량의 파일(예: 이미지, 동영상)을 반복적으로 요청하거나, 데이터베이스 쿼리가 복잡한 동적 페이지를 집중적으로 호출하여 서버 자원을 소모시킨다. HTTP POST 플러딩은 로그인 폼 제출이나 게시글 작성 등 데이터를 전송하는 요청을 이용하며, 서버가 요청 본문을 처리하고 데이터베이스에 기록하는 데 더 많은 CPU와 메모리 자원을 소비하도록 유도한다.

이러한 공격에 대응하기 위해 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)을 도입하여 비정상적인 요청 패턴을 차단하거나, 요청 빈도 제한(Rate Limiting)을 적용하는 것이 일반적이다. 또한, 로드 밸런서를 활용하여 트래픽을 분산시키거나, 의심스러운 트래픽을 필터링하는 클라우드 기반 보호 서비스를 이용하기도 한다.

ICMP 플러딩은 서비스 거부 공격의 한 기법으로, 인터넷 제어 메시지 프로토콜 패킷을 대상 시스템에 대량으로 전송하여 네트워크 대역폭이나 시스템 자원을 고갈시키는 공격이다. ICMP는 네트워크 진단과 오류 보고를 위한 프로토콜이지만, 이를 악용한 공격은 스머프 공격이나 핑 플러딩과 같은 형태로 나타난다. 공격자는 종종 출발지 IP 주소를 위조하여 공격 트래픽을 증폭시키거나 추적을 어렵게 만든다.

주요 공격 형태는 다음과 같다.

이 공격의 영향은 네트워크 연결 속도 저하, 라우터나 방화벽 같은 네트워크 장비의 성능 저하, 그리고 최종적으로는 정상적인 서비스 제공이 불가능한 상태로 이어진다. ICMP 트래픽은 많은 네트워크에서 기본적으로 허용되기 때문에 초기 탐지가 쉽지 않을 수 있다.

방어를 위해서는 네트워크 경계에서 불필요한 ICMP 트래픽을 차단하거나 속도 제한을 적용하는 것이 일반적이다. 또한, 침입 탐지 시스템이나 침입 방지 시스템을 통해 비정상적으로 많은 ICMP 패킷을 탐지하고 차단할 수 있다.

트래픽 분석은 서비스 거부 공격을 탐지하는 핵심적인 방법 중 하나이다. 이 방법은 네트워크를 통해 흐르는 데이터 패킷의 양과 패턴을 지속적으로 모니터링하여 정상적인 기준선에서 벗어나는 이상 징후를 찾아낸다. 분석 대상은 주로 초당 패킷 수, 대역폭 사용량, 특정 프로토콜의 비율, 그리고 트래픽의 출발지와 목적지 분포 등이다. 예를 들어, 평소보다 수백 배 이상 증가한 ICMP 패킷이나 특정 포트로 집중되는 UDP 트래픽은 각각 ICMP 플러딩이나 UDP 플러딩 공격의 가능성을 시사한다.

보다 정교한 분석을 위해 플로우 분석 기법이 자주 활용된다. 이는 패킷 자체의 내용보다는 통신 흐름의 메타데이터를 집계하여 검사한다. 일반적으로 정상적인 클라이언트는 완전한 연결을 형성하고 의미 있는 데이터를 교환하지만, 공격 트래픽은 연결을 완료하지 않거나 무의미한 데이터를 대량으로 전송하는 경향이 있다. 분석 시스템은 다음과 같은 지표를 통해 공격을 의심한다.

이러한 분석은 네트워크 트래픽 분석 도구나 침입 탐지 시스템을 통해 실시간 또는 사후에 수행된다. 최근에는 기계 학습 알고리즘을 적용하여 트래픽의 정상적인 베이스라인을 학습하고, 미세한 변칙 패턴까지 자동으로 탐지하는 방법이 발전하고 있다.

행위 기반 탐지는 정상적인 네트워크 트래픽이나 사용자 행동의 기준 패턴을 먼저 수립한 후, 이 기준에서 벗어나는 이상 행위를 탐지하는 방식이다. 이 방법은 알려지지 않은 새로운 서비스 거부 공격이나 변종 공격을 식별하는 데 효과적이다. 시스템은 평상시의 트래픽 양, 패킷 크기 분포, 프로토콜 사용 비율, 사용자 세션의 지속 시간과 빈도 등을 학습하여 정상적인 행위 프로파일을 생성한다.

탐지가 이루어지는 과정은 실시간으로 수집되는 트래픽 데이터를 이 정상 프로파일과 지속적으로 비교하는 것이다. 예를 들어, 특정 IP 주소에서 평소보다 수백 배 많은 HTTP 요청이 갑자기 발생하거나, 정상적인 패턴과는 전혀 다른 순서로 TCP 플래그가 설정된 패킷이 유입되면 이상 징후로 판단한다. 이러한 편차가 설정된 임계값을 초과하면 침입 탐지 시스템이나 보안 정보 및 이벤트 관리 시스템이 경고를 발생시킨다.

행위 기반 탐지의 주요 장점과 단점은 다음과 같이 정리할 수 있다.

이 방법은 시그니처 기반 탐지만으로는 대응하기 어려운 지능적이고 지속적인 위협에 효과적인 보완책으로 평가된다. 최근에는 머신 러닝과 인공지능 기술을 활용하여 행위 프로파일을 더욱 정교하게 구축하고 이상 신호를 판별하는 시스템이 발전하고 있다.

시그니처 기반 탐지는 알려진 서비스 거부 공격 패턴을 미리 정의된 데이터베이스(시그니처)와 비교하여 공격을 식별하는 방법이다. 이 방식은 침입 탐지 시스템이나 침입 방지 시스템에서 널리 사용되며, 특정 패킷 헤더 정보, 페이로드 내의 고유한 문자열, 또는 비정상적인 트래픽 흐름의 특징을 탐지한다. 예를 들어, 특정 SYN 플러딩 공격 도구에서 생성되는 패킷의 플래그 조합이나, HTTP 플러딩을 위해 조작된 HTTP 요청의 특정 헤더 형식이 시그니처로 등록될 수 있다.

이 방법의 주요 장점은 알려진 공격에 대해 높은 정확도와 낮은 오탐지율을 보인다는 점이다. 시스템은 네트워크 트래픽이나 로그를 실시간으로 스캔하여 시그니처 데이터베이스와 매칭하며, 일치하는 패턴이 발견되면 경고를 발생시키거나 사전에 정의된 차단 정책에 따라 트래픽을 차단한다. 이를 위해 정기적인 시그니처 업데이트가 필수적이며, 대부분의 보안 솔루션 벤더는 새로운 위협이 발견될 때마다 신속하게 업데이트를 제공한다.

그러나 시그니처 기반 탐지는 본질적으로 제로데이 공격이나 알려지지 않은 새로운 변종 공격을 탐지하지 못하는 한계를 가진다. 공격자가 기존 시그니처를 회피하도록 공격 패턴을 약간만 변형시켜도 탐지에서 누락될 수 있다. 따라서 현대의 보안 아키텍처에서는 시그니처 기반 탐지와 행위 기반 탐지 또는 트래픽 분석과 같은 이상 탐지 기법을 함께 사용하여 방어 계층을 다각화하는 것이 일반적이다.

네트워크 수준 방어는 OSI 모델의 하위 계층(주로 3계층과 4계층)에서 서비스 거부 공격의 트래픽을 식별하고 차단하는 접근법이다. 이는 공격이 실제 애플리케이션에 도달하기 전에 네트워크 경계에서 차단하는 것을 목표로 한다. 주요 방어 수단으로는 액세스 제어 목록, 라우터 및 스위치의 트래픽 제어 기능, 그리고 전용 하드웨어 어플라이언스가 활용된다.

일반적인 네트워크 수준 방어 기법은 다음과 같다.

이러한 방어는 네트워크 인프라 장비에서 수행되므로, 애플리케이션의 로직을 수정할 필요 없이 비교적 넓은 범위의 공격을 차단할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 애플리케이션 계층 공격처럼 정상적인 트래픽과 유사한 패턴을 보이는 정교한 공격을 구분해 내는 데는 한계가 있다. 따라서 네트워크 수준 방어는 다층 방어 전략의 기초층으로서, 애플리케이션 수준 방어 및 클라우드 기반 보호 서비스와 결합하여 사용되는 것이 효과적이다.

애플리케이션 수준 방어는 OSI 모델의 7계층, 즉 애플리케이션 계층에서 발생하는 공격을 식별하고 차단하는 데 초점을 맞춘다. 이는 HTTP 플러딩이나 Slowloris 공격처럼 정상적인 트래픽을 가장하는 정교한 공격에 특히 효과적이다. 방어 전략은 주로 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)을 배치하여 구현되며, WAF는 들어오는 HTTP/HTTPS 요청을 실시간으로 분석하여 악의적인 패턴을 필터링한다.

주요 방어 메커니즘으로는 요청 속도 제한(Rate Limiting)이 있다. 이는 특정 IP 주소, 사용자 세션 또는 API 엔드포인트가 단위 시간당 보낼 수 있는 요청 수를 제한하여 자원 소진을 방지한다. 또한, 사용자 행동 분석을 통해 봇과 일반 사용자를 구분하는 챌린지-응답 테스트(예: CAPTCHA)를 적용하거나, 의심스러운 세션을 종료할 수 있다.

애플리케이션 코드와 구성의 취약점을 제거하는 것도 근본적인 방어책이다. 불필요한 서비스나 API를 비활성화하고, 입력값 검증을 강화하며, 서버의 연결 제한 시간(timeout) 설정을 최적화하는 것이 포함된다. 정기적인 취약점 평가와 시큐어 코딩 관행은 애플리케이션이 공격 표면을 최소화하도록 돕는다.

클라우드 기반 보호 서비스는 서비스 거부 공격의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 등장한 전문적인 방어 솔루션이다. 이 서비스는 기업의 자체 인프라 외부, 즉 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 상에 구축되어 공격 트래픽을 차단하거나 흡수한다. 공격이 발생하면 피해 대상의 트래픽이 먼저 보호 서비스 공급자의 네트워크로 유도된다. 이곳에서 악성 트래픽은 필터링되고 정상 트래픽만이 원래의 목적지로 전달된다. 이 방식은 기업이 고가의 하드웨어 장비를 구입하거나 대규모 대역폭을 확보할 필요 없이, 필요할 때만 서비스를 이용하는 종량제 모델로 운영되는 경우가 많다.

주요 서비스 유형으로는 클라우드 스크러빙 센터와 Anycast 네트워크를 활용한 분산형 완화 서비스가 있다. 클라우드 스크러빙 센터는 대량의 트래픽을 수용할 수 있는 대규모 데이터 센터에서 모든 트래픽을 검사한다. 반면, Anycast 네트워크는 지리적으로 분산된 여러 데이터 센터가 동일한 IP 주소를 공유하여, 사용자 요청을 가장 가까운 센터로 라우팅한다. 공격 트래픽 역시 전 세계에 분산되어 여러 센터에 나누어져 들어오기 때문에, 각 센터가 처리해야 할 부하가 줄어들어 공격을 효과적으로 분산시킨다.

이러한 서비스의 장점은 확장성과 경제성에 있다. 분산 서비스 거부 공격은 수백 Gbps에 이르는 트래픽을 발생시키기도 하는데, 클라우드 서비스 제공자는 전 세계에 걸친 거대한 네트워크 용량과 전문적인 보안 인력을 보유하고 있어 이러한 초대규모 공격에도 대응할 수 있다. 또한, 서비스는 지속적인 위협 정보 분석과 자동화된 완화 정책 업데이트를 통해 새로운 공격 기법에 빠르게 대응한다. 기업은 이러한 전문성을 서비스 형태로 구독함으로써 총소유비용을 절감하고 핵심 비즈니스에 집중할 수 있다.

주요 클라우드 보호 서비스에는 Akamai, Cloudflare, AWS Shield 등이 있으며, 이들은 기업의 웹 애플리케이션과 네트워크 계층을 보호하는 다양한 솔루션을 제공한다.

방화벽은 미리 정의된 보안 규칙에 따라 네트워크 트래픽을 허용하거나 차단하는 하드웨어 또는 소프트웨어 기반의 네트워크 보안 시스템이다. 서비스 거부 공격 방어에서 방화벽은 공격 트래픽을 필터링하고 정상 트래픽만 내부 네트워크로 전달하는 첫 번째 방어선 역할을 한다. 특히 상태 기반 검사 방화벽은 SYN 플러딩과 같은 연결 기반 공격을 탐지하고 차단하는 데 효과적이다.

방화벽은 다양한 수준에서 서비스 거부 공격을 완화한다. 네트워크 계층에서는 출발지 IP 주소, 목적지 IP 주소, 포트 번호를 기반으로 의심스러운 트래픽을 차단할 수 있다. 예를 들어, 특정 지역에서 집중적으로 발생하는 트래픽이나 알려진 악성 IP 목록에서 오는 연결을 거부하는 규칙을 설정한다. 애플리케이션 계층 방화벽은 HTTP 플러딩과 같은 공격에 대응하여 정상적인 웹 요청 패턴과 다른 비정상적인 요청 빈도나 패킷 크기를 식별하고 차단한다.

그러나 방화벽만으로 모든 서비스 거부 공격을 완전히 방어하는 데는 한계가 있다. 대규모 분산 서비스 거부 공격은 합법적으로 보이는 트래픽을 수많은 분산된 소스에서 발생시켜 방화벽 규칙으로 차단하기 어렵게 만든다. 또한, 방화벽 자체가 공격의 표적이 되어 자원을 소진당할 위험도 있다. 따라서 방화벽은 침입 방지 시스템, 로드 밸런서, 클라우드 기반 보호 서비스 등 다른 보안 기술 및 인프라와 함께 다층 방어 체계로 통합되어 운용되어야 효과적이다.

침입 탐지 시스템(IDS)과 침입 방지 시스템(IPS)은 서비스 거부 공격을 포함한 다양한 네트워크 위협을 식별하고 대응하는 데 사용되는 핵심 보안 기술이다. IDS는 네트워크 트래픽이나 시스템 활동을 모니터링하여 의심스러운 패턴이나 정책 위반을 탐지하는 감시 및 경고 시스템이다. 반면, IPS는 탐지된 위협을 능동적으로 차단하거나 완화하는 조치를 취할 수 있는 방어 시스템이다.

이들 시스템은 서비스 거부 공격을 탐지하기 위해 주로 시그니처 기반과 이상 행위 기반 방식을 활용한다. 시그니처 기반 탐지는 알려진 공격 패턴(예: 특정 SYN 플러딩 패킷 구조)의 데이터베이스와 트래픽을 비교한다. 이상 행위 기반 탐지는 정상적인 트래픽 베이스라인을 설정하고, 이를 크게 벗어나는 갑작스러운 트래픽 급증이나 비정상적인 프로토콜 사용 등을 공격 징후로 판단한다.

서비스 거부 공격 대응에서 IDS/IPS의 효과는 정확한 시그니처와 적절하게 조정된 베이스라인에 크게 의존한다. 특히 애플리케이션 계층 공격과 같이 정상 트래픽과 유사한 공격을 구별하기 위해서는 심층 패킷 분석(DPI) 기능과 지속적인 규칙 업데이트가 필수적이다. 또한, 고도화된 분산 서비스 거부 공격은 수많은 정상적인 출처로부터 발생하므로, IPS의 단순 차단 정책보다는 트래픽 샤핑이나 속도 제한과 같은 세분화된 완화 기법이 함께 적용된다.

로드 밸런서는 서비스 거부 공격을 완화하는 데 중요한 역할을 한다. 기본적으로 로드 밬런서는 들어오는 네트워크 트래픽을 여러 서버에 분산시켜 단일 서버의 과부하를 방지한다. 이 구조는 분산 서비스 거부 공격과 같은 대규모 공격에 대한 내성을 높인다. 공격 트래픽이 여러 백엔드 서버로 분산되면, 단일 지점에서의 자원 소진 가능성이 줄어든다.

로드 밸런서는 애플리케이션 계층 공격 방어에 특화된 기능을 제공하기도 한다. 예를 들어, HTTP 플러딩을 탐지하고 차단하는 정책을 설정할 수 있다. 특정 IP 주소에서 비정상적으로 많은 요청이 들어오면, 해당 세션을 종료하거나 일시적으로 차단하는 규칙을 적용한다. 또한, 정상적인 사용자 트래픽과 공격 트래픽을 구분하는 데 도움을 주는 상태 검사 기능을 수행한다.

다양한 로드 밸런싱 알고리즘과 보안 정책을 조합하여 방어 효율을 높일 수 있다. 주요 알고리즘과 방어 목적은 다음과 같다.

클라우드 환경에서는 로드 밸런서가 클라우드 기반 보호 서비스와 연동되어 공격 트래픽을 스크러빙 센터로 우회시키는 게이트웨이 역할을 하기도 한다. 이를 통해 정제된 트래픽만 실제 애플리케이션 서버에 도달하도록 한다. 따라서 로드 밬런서는 네트워크 아키텍처에서 공격을 분산시키고 필터링하는 다층 방어 체계의 핵심 구성 요소이다.